楊鵬

摘要：選取我國滬深兩市A股上市商業(yè)銀行作為研究對象，利用2007-2017年年報數(shù)據(jù)，實證研究金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險的影響。在此基礎上，以公允價值計量作為中介變量研究其在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險影響中的作用機理。研究發(fā)現(xiàn)：金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行股票崩盤風險負相關，公允價值計量在其中發(fā)揮部分中介效應的同時也增加了商業(yè)銀行股票崩盤風險。在當前鼓勵創(chuàng)新和防范化解重大金融風險的背景下，應當大力提倡金融創(chuàng)新，通過公司治理和內部控制來規(guī)范公允價值計量的使用。

關鍵詞：金融創(chuàng)新;公允價值計量;崩盤風險;中介效應

中圖分類號：C939

文獻標識碼： A

文章編號：1003-7217（2019） 03-0059-06

一、引言及文獻綜述

2017年10月，黨的十九大報告提出要健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線。同年12月，中央經濟工作會議確定今后三年要打好防范化解重大風險攻堅戰(zhàn)，重點是防控金融風險。2018年12月，中央經濟工作會議繼續(xù)提出要打好防范化解重大風險攻堅戰(zhàn)。中國銀保監(jiān)會主席郭樹清2018年3月9日下午亮相兩會“部長通道”時表示，銀行業(yè)是防范金融風險的主戰(zhàn)場。創(chuàng)新是一切行業(yè)發(fā)展的根本驅動力，金融創(chuàng)新也是商業(yè)銀行發(fā)展的根本驅動力，也是其防范風險的根本之策。

但是，金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行的發(fā)展是“雙刃劍”[1]，既有套利性和避險性等益處，也有因使用不當而放大風險，引發(fā)股價崩盤，甚至引發(fā)金融危機。因此，金融創(chuàng)新能否趨利避害，關鍵取決于商業(yè)銀行對其運用的適當性和控制的有效性。為此，2018年初，我國企業(yè)會計準則第22號、23號和2 4號要求包括商業(yè)銀行在內的企業(yè)要根據(jù)業(yè)務模式和現(xiàn)金流量特征對金融資產進行分類和管理，大力引進和規(guī)范運用公允價值計量。

盡管有文獻研究表明，商業(yè)銀行正確使用公允價值計量可以使銀行會計信息更加透明[2]，有利于降低股價崩盤風險。但是，也有文獻研究表明，公允價值的順周期效應也會增加銀行業(yè)的系統(tǒng)性風險[3]。那么，金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行股價崩盤風險之間到底是什么關系？公允價值計量在這種關系中能否發(fā)揮中介作用？這些問題至今尚未有文獻專門進行深入研究。

圍繞金融創(chuàng)新、公允價值計量與股價崩盤風險這三方面內容，學者們主要研究了金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行業(yè)績、業(yè)務和風險的影響[4-10]，公允價值計量對商業(yè)銀行的信息披露可靠性和績效的影響[11-13]，以及依據(jù)信息不對稱理論，選取不同崩盤風險測度指標研究商業(yè)銀行股價崩盤風險的影響因素，所得結論較為一致，即：商業(yè)銀行信息不對稱程度與其股價崩盤風險正相關[14 -16]。

綜上所述，以往研究主要集中在金融創(chuàng)新、公允價值計量的后果和股價崩盤風險的影響因素方面，鮮有文獻從資本市場效率的視角，研究金融創(chuàng)新對股價崩盤風險的影響和公允價值計量在金融創(chuàng)新對股價崩盤風險的影響中發(fā)揮了怎樣的作用。

此，本文以2007-2017年我國滬深A股上市商業(yè)銀行為樣本，使用OLS實證分析金融創(chuàng)新與股價崩盤風險的關系;在此基礎上，把公允價值計量作為中介變量，探討其在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股價崩盤風險影響中的作用機理。

二、理論分析與研究假設

（一）金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股價崩盤風險的影響

股價崩盤源于公司內部人長期隱瞞壞消息后，當這些壞消息無法繼續(xù)被隱瞞時，短時間內釋放導致股價大幅下跌[17]。我國金融業(yè)的創(chuàng)新活動能夠顯著提升績效[18]，但是非利息收入在提高商業(yè)銀行盈利能力的同時也容易掩蓋其中的詐騙行為[19]，增加了銀行的破產風險[20]。這些不利風險超出自身承載力后將在瞬間釋放到市場，產生股價崩盤。然而，鄭聯(lián)盛（2014）發(fā)現(xiàn)從契約的角度看待金融產品后，金融創(chuàng)新在保障資金融通有效性和整個金融體系穩(wěn)定有積極作用[21]。

金融創(chuàng)新究竟增加了商業(yè)銀行的股價崩盤風險還是抑制了股價崩盤風險，取決于中國銀行業(yè)金融創(chuàng)新始終堅持的“成本可算、風險可控、信息充分披露”的基本準則[1]。因此，金融創(chuàng)新對股價崩盤風險的影響結論目前具有不確定性，基于此，提出如下競爭性假設：

H1a：金融創(chuàng)新程度與銀行股價崩盤風險呈負相關關系。

H1b：金融創(chuàng)新程度與銀行股價崩盤風險呈正相關關系。

（二）公允價值計量在金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行股價崩盤風險中的作用

隨著金融創(chuàng)新的深化，新產品將導致活躍市場公允價值的獲取越發(fā)不易，從而更多地使用第三層次公允價值計量。公允價值計量的使用充滿了管理層的自由裁量[22]。在目前我國資本市場上投資者還不夠理性，資本市場有效性還不高的情況[23]，其計量結果還難以充分取信于投資者。因此，運用公允價值計量金融創(chuàng)新，在現(xiàn)有資本市場和公司治理環(huán)境下，可能還難以起到彰顯金融創(chuàng)新價值、降低股價崩盤風險的作用。

但是，也有學者研究發(fā)現(xiàn)公允價值計量的公允價值信息可以顯著提高上市公司的信息質量的可靠性和相關性[24]，這一特點在第三層次公允價值計量的運用中結果也是這樣[12]。公允價值計量的最大優(yōu)勢就在于能及時反映因市場風險所產生的利得和損失以及因信用質量發(fā)生變動而產生的影響[25]，從而降低金融不穩(wěn)定性事件的發(fā)生及其嚴重性[26]。因此，公允價值運用有利于充分發(fā)揮金融創(chuàng)新的套利性和避險性，進一步降低崩盤風險。因此，提出如下競爭性假設：

H2a：公允價值計量在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險的傳導機制中存在中介效應，且公允價值計量范圍與股價崩盤風險正相關。

H2b：公允價值計量在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險的傳導機制中存在中介效應，且公允價值計量范圍與股價崩盤風險負相關。

三、研究設計

（一）變量設定

1.股價崩盤風險的計量方法。本文借鑒已有研究方法[17，27]，使用兩種計算方法來測度商業(yè)銀行股價崩盤風險：

首先，用股票K當年考慮現(xiàn)金紅利再投資的周收益數(shù)據(jù)進行如下回歸：

其次，基于k，w，t構造以下兩個變量來分別計算股價崩盤風險：

（1）收益上下波動比率DUVOL：

其中，nu（nd）為股票k的周特有收益Wk，l，高于（低于）年平均收益Wk的周數(shù)。收益上下波動比率DUVOL的值越高，說明收益率分布越傾向于左偏，商業(yè)銀行股價崩盤風險越高。

（2）負收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEW：

其中，n為每年股票k的交易周數(shù)。NCSKEW的值越大，表示負收益偏態(tài)系數(shù)為負的程度越高，銀行越可能出現(xiàn)股價崩盤風險。

2.公允價值計量范圍的測度。參考已有研究[28]，用公允價值變動損益與凈利潤的比值來測度公允價值計量范圍：Range=公允價值變動損益/凈利潤。

3.金融創(chuàng)新程度的測度。采用銀行手續(xù)費及傭金收入來衡量銀行創(chuàng)新能力[29]：Innovoation=log（手續(xù)費十傭金）。

4.控制變量的選擇。在崩盤風險的研究中，結合商業(yè)銀行經營管理遵循的“三性”原則（安全性、效益性和流動性），從銀行規(guī)模、資產收益、資本監(jiān)管要求、公司信息透明度和銀行控制力等角度選擇控制變量[17]。在公允價值計量范圍的研究中，基于管理報酬假說、債務假說和政治成本假說，結合商業(yè)銀行管理“三性”原則，從銀行業(yè)績、管理層薪酬、財務風險、公司規(guī)模等維度選擇控制變量‘30]。具體指標定義及計算見表1。

（二）研究模型

本文采用回歸模型（4）～（6）來驗證假設，其中：回歸模型（4）驗證假設1，回歸模型（4）～（6）共同來驗證假設20

其中，CrashRisk為t+l期的股價崩盤風險，用式（2）計算的收益上下波動比率（DUVOLt+1）來測度和式（3）計算的負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）測度;Innovoation和Range為t期金融創(chuàng)新程度和公允價值計量程度;Control Variables為崩盤風險控制變量，ControlVariablesl為公允價值計量范圍控制變量。鑒于本文考察的是金融創(chuàng)新和公允價值計量對公司未來發(fā)生股價崩盤風險的影響，故而股價崩盤風險取值都選擇超前一期，同時也可以有效緩解自變量與因變量間“互為因果”的內生性問題[31]。

關于中介效應的檢驗，本文參考余東華和孫婷（ 2017）[32]的中介效應檢驗程序：首先，構造模型（4），用解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovoation）對被解釋變量股價崩盤風險指標（CrashRiSisk）來回歸，若回歸系數(shù)β1不顯著，表明股票崩盤風險與金融創(chuàng)新之間不存在穩(wěn)定關系，無法討論中介關系，若β1顯著，則進行下一步;其次，在β1顯著的前提下，構建解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovoation）對中介變量公允價值計量范圍（Range）的回歸模型和解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovoation）、中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險指標（CrashRisk）的回歸模型，即模型（5）和模型（6），檢驗中介效應是否存在。若模型（5）和（6）中的系數(shù)γ1和α1都顯著，且模型（6）中a2也顯著，則為部分中介效應，若模型（5）中系數(shù)γ1顯著，模型（6）中系數(shù)α2顯著，α1不顯著，則為完全中介效應。

（三）樣本與數(shù)據(jù)

財政部2006年頒布新的企業(yè)會計準則體系，要求上市公司自2007年開始執(zhí)行，因此，本文出于財務數(shù)據(jù)間的可比性.選取2007-2017年深滬兩市A股上市銀行為研究對象，數(shù)據(jù)主要來自于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，缺失數(shù)據(jù)通過巨潮資訊網下載相關年報手工整理進行補充。本文回歸過程所使用的軟件為Stata 15.0。

四、實證結果與分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

通過表2描述性統(tǒng)計分析，可以看出不同銀行、不同年度金融創(chuàng)新程度從17.7199到25.6998存在較大差異，股價崩盤風險指標NCSKEWt+l（DU-VOLt+1）從-2.0545（-1.2102）到1.3130（0.4256）也存在差異，公允價值計量范圍從-0.7183到0.2025，計量范圍差異也較為明顯。

（二）實證結果與分析

處理面板數(shù)據(jù)時，固定效應模型還是隨機效應模型的選擇是一個基本問題[33]。所以，先對模型（4）（5）和（6）進行Hausman檢驗，選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（DUVOLt+1）為被解釋變量時，對模型（4）（5）（6）進行豪斯曼檢驗的P值分別為0.5910、0.0757和0.4785，檢驗結果表明模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWtt+1）為被解釋變量時，模型（4）（5）和（6）進行豪斯曼檢驗的P值分別為0.8 672、0. 0757和0.8331，檢驗結果依舊支持模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。用固定效應模型估計時，為了減弱異方差和截面相關對回歸結果可能帶來的影響，使用“xtscc，fe”命令進行估計[32];用隨機效應模型估計時，使用“xtreg，re”命令進行回歸，并選擇聚類穩(wěn)健標準誤進行檢驗。具體實證結果如表3所示。

表3第1列和第4列回歸結果顯示，未加入公允價值計量范圍這一中介變量時，金融創(chuàng)新（Inno-voation）與股票崩盤風險（DUVOLt+1）回歸系數(shù)為-0.1476，在5%水平下顯著;金融創(chuàng)新（Innova-tion）與股票崩盤風險（NCSKEWt+1）回歸系數(shù)為-0.2895，也在5%水平下顯著，說明金融創(chuàng)新與銀行股票崩盤的風險負相關，支持假設H1a。

根據(jù)中介效應的檢驗程序，結合表3第1列和第4列回歸結果：解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innova-tion）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）和（NCSKEWt+1）回歸系數(shù)β1顯著，表明股票崩盤風險與金融創(chuàng)新之間存在穩(wěn)定關系，可以進一步討論中介關系，可以進行第二步，即：構建解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovation）對中介變量公允價值計量范圍（Range）的回歸模型。表3第2列和第5列回歸結果表明，金融創(chuàng)新對公允價值計量范圍回歸系數(shù)為0.0712，在5%水平上顯著，說明隨著金融創(chuàng)新程度提高，公允價值計量范圍變大;表3第3列和第6列是解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovation）、中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）的回歸，第3列回歸后發(fā)現(xiàn)中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）回歸系數(shù)分別為0.7508，系數(shù)10%水平上顯著，金融創(chuàng)新指標（Innovation）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）回歸系數(shù)為-0.15475%水平上統(tǒng)計上顯著;第6列回歸后發(fā)現(xiàn)中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險（NCSKEWt+1）回歸系數(shù)分別為1.6146，系數(shù)5%水平上顯著，金融創(chuàng)新指標（Inno-vation）對被解釋變量股價崩盤風險（NCSKEWt+l）回歸系數(shù)為一0.30051%水平上統(tǒng)計上顯著。表3第1列至第6列的研究結果，表明支持假設H2a，即公允價值計量在金融創(chuàng)新對股票崩盤風險的影響過程中存在部分中介效應，公允價值計量范圍與股價崩盤風險正相關。

（三）穩(wěn)健性檢驗本文研究金融創(chuàng)新和公允價值計量對公司未來發(fā)生股價崩盤風險的影響時將被解釋變量股價崩盤風險指標（DUVOLt+1）和（NCSKEWt+1）取值都超前一期，有效緩解了自變量與因變量間“互為因果的內生性問題[31]。因此，穩(wěn)健性檢驗參考劉行健和劉昭（2014）[34]的指標，選擇“公允價值變動損益/期初資產總額”作為公允價值計量范圍（Range）的替代變量，選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（DUVOLt+1）為被解釋變量時，模型（4）（5）和（6）進行Hausman檢驗的P值分別為0.5910、0.0264和0.5408，檢驗結果表明模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）為被解釋變量時，模型（4）（5）和（6）進行豪斯曼檢驗的P值分別為0.8672、0.0264和0.8278，檢驗結果依舊表明模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。模型（5）選擇固定效應模型估計，依舊使用“xtscc，fe”命令進行回歸，以減弱異方差和截面相關對回歸結果的影響，隨機效應模型估計時還使用“xtreg，re”命令進行回歸，并選擇聚類穩(wěn)健標準誤進行檢驗。

穩(wěn)健性檢驗回歸結果如表4所示，與原結論一致，依舊支持假設H1a和H2a，即金融創(chuàng)新與銀行股票崩盤的風險負相關，公允價值計量在金融創(chuàng)新對股票崩盤風險的影響過程中存在部分中介效應，公允價值計量與股價崩盤風險正相關。

五、研究結論

本文利用滬深A股商業(yè)銀行2007-2017年年報數(shù)據(jù)，研究了金融創(chuàng)新、公允價值計量和股票崩盤風險。通過實證研究發(fā)現(xiàn)：金融創(chuàng)新與股票崩盤風險呈負相關關系;公允價值計量在金融創(chuàng)新對股票崩盤風險的影響過程存在間接中介效應，且隨著金融創(chuàng)新的深入，公允價值計量使用范圍在擴大的同時也存在使用不當?shù)男袨?，這些行為提高了商業(yè)銀行的股票崩盤風險。

在當前鼓勵創(chuàng)新和防范化解重大金融風險的背景下，金融創(chuàng)新對于培育健康的資本市場是有益的。因此，應當大力提倡金融創(chuàng)新。金融創(chuàng)新總體上會增加公允價值計量的使用范圍，在目前我國資本市場有效性不高的環(huán)境下，我國商業(yè)銀行公允價值計量也增加了股價崩盤風險，這對防控重大金融風險和發(fā)揮市場配置資源作用是不利的，因此，對于它的選擇和使用要強化公司治理和內部控制。

參考文獻：

[1] 蔡鄂生.銀行業(yè)金融創(chuàng)新與金融安全[J].中國流通經濟，2009，（8）：72-74.

[2] 葉蓓，張宇.公允價值計量與商業(yè)銀行信息披露[J].商業(yè)會計，2005（24）：60-61.

[3] 黃世忠.公允價值會計的順周期效應及其應對策略[J].會計研究，2009 （11）：23-29+95.

[4] 吳曉云，孫輕宇.銀行創(chuàng)新資源配置戰(zhàn)略的形成及對創(chuàng)新績效影響的實證研究[J].研究與發(fā)展管理，2012，24（6）：53-63+95.

[5] 朱明星.商業(yè)銀行創(chuàng)新能力對銀行績效影響的實證分析[J].山東財政學院學報，2013（6）：25-32.

[6] 黃國妍.非利息收入、收入多元化與銀行績效——基于中國銀行業(yè)的動態(tài)面板GMM估計[J].財經理論與實踐，2018，39（2）：9-15.

[7] 肖文東.非利息收入對銀行經營績效和風險的影響研究[Jl.經濟問題，2017（8）：88-91.

[8] 梁燕子.金融創(chuàng)新對于商業(yè)銀行業(yè)務的影響——基于聲譽模型的角度[J].金融理論與實踐，2018（3）：57-63.

[9] 王永海，章濤.金融創(chuàng)新、審計質量與銀行風險承受——來自我國商業(yè)銀行的經驗證據(jù)[J].會計研究，2014（4）：81-87+96.

[10] 謝赤，凌毓秀.銀行信貸資產證券化信用風險度量及傳染研究——基于修正KMV模型和MST算法的實證[J].財經理論與實踐，2018，39（3）：2-8.

[11] 宋慧杰.論公允價值計量模式對上市公司利潤的影響——以平安銀行為例[J].中國集體經濟，2018（2）：99 101.

[12] 吳秋生，田峰.第三層次公允價值運用與會計信息質量[J].山西財經大學學報，2018，40（6）：101-112.

[13] 楊利紅，王文俊.公允價值計量對上市銀行績效影響實證研究[J].財會通訊，2017（34）：17-20+4.

[14] Du C，Song L，Wu J.Bank accounting disclosure，informationcontent in stock prices，and stock crash risk： global evidence[J]. Pacific Accounting Review， 2016， 28（3）：260-278.

[15] Mbarek L，Mezzez Hmaied D.Bank informational opacity： evi-dence from the Tunisian stock market[J]. Journal of FinancialRegulation and Compliance， 2012， 20（3）：278-292.

[16] Ma M L Z，Song V. Discretionary loan loss provisions and sys-temic risk in the banking industry[J]. Accounting Perspec-tives，2016，15（2）：89-130.

[17] 王化成，曹豐，葉康濤.監(jiān)督還是掏空：大股東持股比例與股價崩盤風險[J].管理世界，2015 （2）：45-57+187.

[18] 劉安琪.金融業(yè)中組織創(chuàng)新對組織績效影響的實證分析[D].昆明：云南財經大學，2015.

[19] 張英.互聯(lián)網金融創(chuàng)新下的經濟犯罪防控機制探究[J].暨南學報（哲學社會科學版），2018，40（8）：75-84.

[20] 羅蓉，袁碧蓉.利率市場化對我國商業(yè)銀行效率的影響研究——基于籌資、投資兩階段DEA模型效率測度[J].湘潭大學學報（哲學社會科學版），2017，41（2）：71-77.

[21] 鄭聯(lián)盛.金融創(chuàng)新、金融穩(wěn)定的歷史回望與當下風險管控[J].改革，2014（8）：81- 89.

[22] 余德慧，楊有紅.公允價值選擇影響因素綜述[J].北京工商大學學報（社會科學版），2014，29（3）：73-80.

[23] 王治.理性投資與中國資本市場有效性研究——基于異質信念視角[J].學術論壇，2013，36 （1）：137-140.

[24] 尹宗成，馬夢醒.公允價值分層計量與股價相關牲研究——來自滬深A股金融類上市公司金融資產的分析[J].經濟問題，2016（9）：107-111.

[25] 朱海林，王展翔，柳元首，等.公允價值會計對歐洲銀行業(yè)的影響：金融穩(wěn)定性視角[J].會計研究，2004（6）：82-85.

[26] 羅勝強.公允價值計量對我國銀行業(yè)的影響分析[J].會計研究，2006（12）：8-13+95.

[27] 江軒宇，伊志宏.審計行業(yè)專長與股價崩盤風險[J].中國會計評論，2013，11（2）：133-150.

[28] 蔡利，馬可哪吶，周微，等.外部審計功能與銀行業(yè)系統(tǒng)性風險的監(jiān)控——基于公允價值審計的視角[J].經濟學家，2015（11）：70- 80.

[29]周建，張文隆，劉琴，等.商業(yè)銀行董事會治理與創(chuàng)新關系研究——基于滬深兩市上市公司的經驗證據(jù)[J].山西財經大學學報，2012，34（3）：45-52.

[30] 余德慧，楊有紅.公允價值選擇影響因素綜述[J].北京工商大學學報（社會科學版），2014，29（3）：73-80.

[31] 羅進輝，杜興強.媒體報道、制度環(huán)境與股價崩盤風險[J].會計研究，2014（9）：53-59+97.

[32] 余東華，孫婷.環(huán)境規(guī)制、技能溢價與制造業(yè)國際競爭力[J].中國工業(yè)經濟，2017（5）：35-53.

[33] 陳強.高級計量經濟學及stata應用（第二版）[M].北京：高等教育出版社，2014：268.

[34] 劉行健，劉昭.內部控制對公允價值與盈余管理的影響研究[J].審計研究，2014（2）：59-66.